Patient Safety Culture Measurement and Improvement: A "How To" Guide
Notice bibliographique
Résumé
is widely accepted that the desired improvements in patient safety require a change in the culture within healthcare (CPSI 2004; IOM 2000; NPSA 2004). The Institute of Medicine (IOM) report “To Err Is Human” concluded that “the status quo is no longer acceptable ... Health care organizations must develop a culture of safety” (IOM 2000: 14). In the UK, building a safety culture is the first step of the National Patient Safety Agency’s (NPSA) seven-step guide to improving patient safety. In Canada, safety culture is one of the Canadian Council on Health Services Accreditation’s (CCHSA) five patient safety goals and required organizational practices. It is therefore important that senior administrators and clinical managers have a sound understanding of safety culture, so that they can make informed decisions about improvement strategies. The recognition of the importance of cultural factors is based on research conducted in other high reliability industries such as nuclear power and petrochemical processing. The investigation into the Chernobyl disaster concluded that a poor safety culture at the facility was a significant causal factor. The Advisory Committee on the Safety of Nuclear Installations produced the most widely accepted definition of safety culture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,146 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,019 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,051 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».